تتبع عبء العمل العقلي باستخدام جهاز استشعار EEG محمول
شارك:
ملخص
كان هدف التحقيق الحالي هو تقييم ما إذا كان من الممكن استخدام إعداد تخطيط كهربائية الدماغ المتنقل (EEG) لتتبع عبء العمل العقلي، وهو جانب مهم من أداء التعلم والتحفيز، وقد يمثل بذلك مصدراً قيماً للمعلومات في تقييم approaches التدريب الإدراكي.
أدى خمسة وعشرون موضوعاً صحياً اختبار N-back من ثلاثة مستويات باستخدام إعداد متنقل بالكامل بما في ذلك عرض المهام على اللوحة وتحليل بيانات EEG باستخدام جهاز EEG متنقل مثبت ذاتياً في نقطتين زمنيتين للتقييم. تم اختيار نهج تحليل مزدوج بما في ذلك تحليل التباين القياسي وشبكة عصبية اصطناعية لتمييز مستويات الحمل العقلي. تشير نتائجنا إلى أن الإعداد قابل للتطبيق لاكتشاف التغيرات في الحمل العقلي، كما يتضح من التغيرات عبر الفصوص في نطاقات ترددية مختلفة. على وجه الخصوص، لاحظنا انخفاضاً في ألفا القذالي وزيادة في ثيتا الجبهي، الجداري، والقذالي مع زيادة عبء العمل العقلي. يمكن تمييز أكثر مستويات الحمل العقلي وضوحاً بواسطة نماذج التعلم الآلي المدمجة بدقة 86٪.
الاستنتاجات
في التحقيق الحالي، اختبرنا إعداداً متنقلاً بالكامل لمهام التدريب الإدراكي بالتزامن مع تسجيل EEG لاكتشاف الحمل العقلي. كان الإعداد يعتمد على جهاز EEG متنقل مقترن بجهاز لوحي لعرض المهمة العقلية مما يسمح بسهولة التركيب وإجراء الاختبارات الذاتية. أكد تحليل البيانات السلوكية على وجود اختلافات في أداء المهمة اعتماداً على صعوبة المهمة. علاوة على ذلك، وجدنا انخفاضاً في طاقة نطاق ترددي ألفا القذالي وزيادة في طاقة نطاق ترددي ثيتا الجبهي عند زيادة صعوبة المهمة مما يؤكد فرضيتنا الرئيسية. بالإضافة إلى ذلك، كشف تصنيف جهد التفكير التلقائي عن أن نهج التعلم الآلي يميز بين أكثر مستويات الحمل العقلي وضوحاً بدقة 86٪. تشير نتائجنا إلى جدوى الإعداد المتنقل بالكامل لاكتشاف مستويات مختلفة من الحمل العقلي كما يتضح من تغيرات قوة النطاق. بالإضافة إلى ذلك، فإن قابلية الاستخدام المقيَّمة ذاتياً كافية مع جلسة تدريب أولية شخصية لتركيب الأقطاب. هناك حاجة إلى تحقيقات مستقبلية لتقييم النتائج في عينات أكثر تنوعاً تشمل نطاق أعمار أوسع ومجموعات المرضى.
ملخص
كان هدف التحقيق الحالي هو تقييم ما إذا كان من الممكن استخدام إعداد تخطيط كهربائية الدماغ المتنقل (EEG) لتتبع عبء العمل العقلي، وهو جانب مهم من أداء التعلم والتحفيز، وقد يمثل بذلك مصدراً قيماً للمعلومات في تقييم approaches التدريب الإدراكي.
أدى خمسة وعشرون موضوعاً صحياً اختبار N-back من ثلاثة مستويات باستخدام إعداد متنقل بالكامل بما في ذلك عرض المهام على اللوحة وتحليل بيانات EEG باستخدام جهاز EEG متنقل مثبت ذاتياً في نقطتين زمنيتين للتقييم. تم اختيار نهج تحليل مزدوج بما في ذلك تحليل التباين القياسي وشبكة عصبية اصطناعية لتمييز مستويات الحمل العقلي. تشير نتائجنا إلى أن الإعداد قابل للتطبيق لاكتشاف التغيرات في الحمل العقلي، كما يتضح من التغيرات عبر الفصوص في نطاقات ترددية مختلفة. على وجه الخصوص، لاحظنا انخفاضاً في ألفا القذالي وزيادة في ثيتا الجبهي، الجداري، والقذالي مع زيادة عبء العمل العقلي. يمكن تمييز أكثر مستويات الحمل العقلي وضوحاً بواسطة نماذج التعلم الآلي المدمجة بدقة 86٪.
الاستنتاجات
في التحقيق الحالي، اختبرنا إعداداً متنقلاً بالكامل لمهام التدريب الإدراكي بالتزامن مع تسجيل EEG لاكتشاف الحمل العقلي. كان الإعداد يعتمد على جهاز EEG متنقل مقترن بجهاز لوحي لعرض المهمة العقلية مما يسمح بسهولة التركيب وإجراء الاختبارات الذاتية. أكد تحليل البيانات السلوكية على وجود اختلافات في أداء المهمة اعتماداً على صعوبة المهمة. علاوة على ذلك، وجدنا انخفاضاً في طاقة نطاق ترددي ألفا القذالي وزيادة في طاقة نطاق ترددي ثيتا الجبهي عند زيادة صعوبة المهمة مما يؤكد فرضيتنا الرئيسية. بالإضافة إلى ذلك، كشف تصنيف جهد التفكير التلقائي عن أن نهج التعلم الآلي يميز بين أكثر مستويات الحمل العقلي وضوحاً بدقة 86٪. تشير نتائجنا إلى جدوى الإعداد المتنقل بالكامل لاكتشاف مستويات مختلفة من الحمل العقلي كما يتضح من تغيرات قوة النطاق. بالإضافة إلى ذلك، فإن قابلية الاستخدام المقيَّمة ذاتياً كافية مع جلسة تدريب أولية شخصية لتركيب الأقطاب. هناك حاجة إلى تحقيقات مستقبلية لتقييم النتائج في عينات أكثر تنوعاً تشمل نطاق أعمار أوسع ومجموعات المرضى.
ملخص
كان هدف التحقيق الحالي هو تقييم ما إذا كان من الممكن استخدام إعداد تخطيط كهربائية الدماغ المتنقل (EEG) لتتبع عبء العمل العقلي، وهو جانب مهم من أداء التعلم والتحفيز، وقد يمثل بذلك مصدراً قيماً للمعلومات في تقييم approaches التدريب الإدراكي.
أدى خمسة وعشرون موضوعاً صحياً اختبار N-back من ثلاثة مستويات باستخدام إعداد متنقل بالكامل بما في ذلك عرض المهام على اللوحة وتحليل بيانات EEG باستخدام جهاز EEG متنقل مثبت ذاتياً في نقطتين زمنيتين للتقييم. تم اختيار نهج تحليل مزدوج بما في ذلك تحليل التباين القياسي وشبكة عصبية اصطناعية لتمييز مستويات الحمل العقلي. تشير نتائجنا إلى أن الإعداد قابل للتطبيق لاكتشاف التغيرات في الحمل العقلي، كما يتضح من التغيرات عبر الفصوص في نطاقات ترددية مختلفة. على وجه الخصوص، لاحظنا انخفاضاً في ألفا القذالي وزيادة في ثيتا الجبهي، الجداري، والقذالي مع زيادة عبء العمل العقلي. يمكن تمييز أكثر مستويات الحمل العقلي وضوحاً بواسطة نماذج التعلم الآلي المدمجة بدقة 86٪.
الاستنتاجات
في التحقيق الحالي، اختبرنا إعداداً متنقلاً بالكامل لمهام التدريب الإدراكي بالتزامن مع تسجيل EEG لاكتشاف الحمل العقلي. كان الإعداد يعتمد على جهاز EEG متنقل مقترن بجهاز لوحي لعرض المهمة العقلية مما يسمح بسهولة التركيب وإجراء الاختبارات الذاتية. أكد تحليل البيانات السلوكية على وجود اختلافات في أداء المهمة اعتماداً على صعوبة المهمة. علاوة على ذلك، وجدنا انخفاضاً في طاقة نطاق ترددي ألفا القذالي وزيادة في طاقة نطاق ترددي ثيتا الجبهي عند زيادة صعوبة المهمة مما يؤكد فرضيتنا الرئيسية. بالإضافة إلى ذلك، كشف تصنيف جهد التفكير التلقائي عن أن نهج التعلم الآلي يميز بين أكثر مستويات الحمل العقلي وضوحاً بدقة 86٪. تشير نتائجنا إلى جدوى الإعداد المتنقل بالكامل لاكتشاف مستويات مختلفة من الحمل العقلي كما يتضح من تغيرات قوة النطاق. بالإضافة إلى ذلك، فإن قابلية الاستخدام المقيَّمة ذاتياً كافية مع جلسة تدريب أولية شخصية لتركيب الأقطاب. هناك حاجة إلى تحقيقات مستقبلية لتقييم النتائج في عينات أكثر تنوعاً تشمل نطاق أعمار أوسع ومجموعات المرضى.
